ارزیابی عامل های هوش مصنوعی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• توضیح کامپوننت های اصلی عامل های هوش مصنوعی (پرامپت، ابزار، حافظه و منطق) و چگونگی همکاری آن‌ها برای انجام تسک ها
• ساخت یک عامل هوش مصنوعی ساده از ابتدا با Python و فریمورک‌های مدرن هوش مصنوعی
• طراحی معیارهای ارزیابی جامع در ابعاد کیفیت، عملکرد و هزینه
• پیاده‌سازی سیستم‌های لاگ کردن مؤثر برای ردیابی معیارهای عامل به صورت بلادرنگ
• انجام تست A/B سیستماتیک برای مقایسه پیکربندی‌های مختلف عامل
• استفاده از ابزارهای تخصصی مانند LangSmith ،Patronus و PromptLayer برای ردیابی و عیب‌یابی گردش کار عامل
• راه‌اندازی داشبوردهای نظارت تولیدی برای ردیابی عملکرد عامل در طول زمان
• تصمیم‌گیری بهینه‌سازی داده محور بر اساس بینش‌های ارزیابی

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه از برنامه‌نویسی Python
• آشنایی با مفاهیم AI/ML مفید است اما الزامی نیست.
• تجربه قبلی با عامل های هوش مصنوعی لازم نیست – ما اصول را پوشش می‌دهیم.

توضیحات دوره

به این دوره خوش آمدید!

• ساخت و درک کامپوننت های اساسی عامل های هوش مصنوعی از جمله پرامپت، ابزار، حافظه و منطق
• پیاده‌سازی چارچوب‌های ارزیابی جامع در ابعاد کیفیت، عملکرد و هزینه
• تسلط به تکنیک‌های عملی تست A/B برای بهینه‌سازی عملکرد عامل هوش مصنوعی خود
• استفاده از ابزارهای استاندارد صنعتی مانند Patronus ،LangSmith و PromptLayer برای عیب‌یابی و نظارت مؤثر عامل
• ایجاد سیستم‌های نظارت آماده تولید که عملکرد عامل را در طول زمان ردیابی می‌کنند.

محتوای دوره

آیا در حال ساخت عامل های هوش مصنوعی هستید اما مطمئن نیستید که آیا به بهترین شکل عمل می‌کنند؟ این دوره جامع هنر و علم ارزیابی عامل های هوش مصنوعی را ابهام زدایی می‌کند، ابزارها و چارچوب‌های لازم را برای ساخت، تست و بهینه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی خود با اطمینان فراهم می‌کند.

چرا باید عامل های هوش مصنوعی را به‌درستی ارزیابی کنید؟

ساخت یک عامل هوش مصنوعی فقط اولین گام است. بدون ارزیابی مناسب، خطر دارید:

• انتشار عامل‌هایی که اشتباهات گران‌قیمت می‌کنند یا اطلاعات نادرست ارائه می‌دهند.
• هزینه بیش از حد روی سیستم‌های ناکارآمد بدون اینکه متوجه شوید.
• افتادن از مشکلات عملکرد حیاتی که ممکن است تجربه کاربر را آسیب بزند.
• ایجاد آسیب‌پذیری‌ها از طریق هالوژنیشن، تعصب یا شکاف‌های امنیتی

یک راه هوشمند و یک راه احمقانه برای ارزیابی عامل های هوش مصنوعی وجود دارد – این دوره اطمینان می‌دهد که شما آن را به‌صورت هوشمند انجام می‌دهید.

ساختار دوره:

ماژول 1: مفاهیم اساسی در ارزیابی هوش مصنوعی با درک محکم از عامل‌های هوش مصنوعی و چگونگی کارکرد آن‌ها شروع کنید. ما اجزای اصلی – پرامپت، ابزار، حافظه و منطق – را بررسی می‌کنیم که عامل‌ها را قدرتمند اما چالش‌برانگیز می‌کند. شما یک عامل ساده از ابتدا می‌سازید تا این مفاهیم را تثبیت کنید.

ماژول 2: معیارها و تکنیک‌های ارزیابی عامل به عمق سه بعد بحرانی ارزیابی: کیفیت، عملکرد و هزینه می‌پردازیم. یاد می‌گیرید چگونه معیارهای مؤثر برای هر بعد طراحی کنید و سیستم‌های لاگ کردن برای ردیابی آنها پیاده‌سازی کنید. تسلط به تکنیک‌های تست A/B برای مقایسه سیستماتیک پیکربندی‌های مختلف عامل

ماژول 3: ابزارها و فریمورک‌های ارزیابی عامل تجربه عملی با ابزارهای استاندارد صنعتی مانند Patronus ،LangSmith ،PromptLayer ،OpenAI Eval API و Arize را کسب کنید. تکنیک‌های قوی ردیابی و عیب‌یابی را یاد بگیرید تا مسیرهای تصمیم‌گیری عامل خود را درک کرده و خطاها را قبل از تأثیر بر کاربران تشخیص دهید. راه‌اندازی داشبوردهای نظارت جامع برای ردیابی عملکرد در طول زمان.

چرا این دوره برجسته است؟

• رویکرد عملی و عملیاتی: ساخت سیستم‌های واقعی و پیاده‌سازی چارچوب‌های ارزیابی واقعی
• تمرکز بر اپلیکیشن های واقعی: یادگیری تکنیک‌های مورد استفاده تیم‌های پیشرو در محیط‌های تولید
• پوشش کامل: تسلط به هر سه بعد ارزیابی – کیفیت، عملکرد و هزینه
• فریمورک مستقل از ابزار: یادگیری اصولی که بدون توجه به ابزارهای خاص اعمال می‌شود.
• بروزترین روش‌های صنعتی: با آخرین تکنیک‌های ارزیابی در حوزه بروز باشید.

این دوره برای چه کسانی است؟

• مهندسان و توسعه‌دهندگان AI که عامل‌های مبتنی بر LLM را می‌سازند یا نگهداری می‌کنند.
• مدیران محصول که توسعه محصول AI را نظارت می‌کنند.
• رهبران فنی مسئول استراتژی و پیاده‌سازی AI
• دانشمندان داده که به توسعه عامل AI می‌پردازند.
• هرکسی که می‌خواهد اطمینان حاصل کند که عامل های هوش مصنوعی او نتایج با کیفیت را به‌صورت مؤثر ارائه می‌دهند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• توسعه‌دهندگان و مهندسان AI که به دنبال ساخت سیستم‌های عامل قابل اعتمادتر و مقرون به صرفه‌تر هستند.
• مدیران محصول که ابتکارات AI را نظارت می‌کنند و نیاز به ارزیابی ROI و عملکرد دارند.
• رهبران کسب‌وکار که تصمیمات مربوط به سرمایه‌گذاری و پیاده‌سازی AI می‌گیرند.
• حرفه‌ای‌های فنی که به سمت نقش‌های AI منتقل می‌شوند و می‌خواهند بهترین شیوه های ارزیابی عامل را درک کنند.